성능 향상을위한 Numpy 스레드 사용 제한 팁
2025-04-14에 게시되었습니다
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Numpy의 스레드 한계
기본 스레드 관리 결정
Numpy.show_config ()의 제공된 출력은 Numpy가 선형 대고 작업을 위해 아틀라스를 활용하고 있음을 보여줍니다. 매트릭스 곱셈을 위해 특별히 스레드 수를 제한하려면 Atlas의 스레딩 구성을 대상으로해야합니다.
스레드 한계 구성
- 스크립트를 실행하기 전에 다음 환경 플래그를 설정하기 전에 다음 환경 플래그를 설정합니다. Numpy의 특정 작업에 사용되는 라이브러리 (MKL)
- NumexPr_num_threads = 1 :이 플래그는 Numexpr에서 병렬성 레벨을 제한합니다. Numpy가 빠른 숫자 계산에 사용하는 라이브러리. 어떤 경우에는 Numpy.
- 멀티 스레딩 문제 해결
BLAS_NUM_THREADS = 1 : NUMMPY에서 일반적으로 사용하는 선형 대수 라이브러리의 스레드 수를 지정합니다. blas.
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